[心得] 为资料分析瘦身法

越来越多的公司开始倡导『用资料说话』，利用资料分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的资料进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到资料分析複杂性的困扰。公司应该利用简单有效的资料分析方法帮助其在已有的业务认知基础上更好地作出商务决策。下面我们就结合一些公司的实例来介绍利用简单的资料分析解决商务问题的三部曲。

第一步，提高资料产生速度

更快的资料＝更快的认知＝更快的结果。通过建立一个可以快速融合巨量资料的混合科技资料服务平台来自动化并加速资料的产生和更新。这样的环境能够帮助企业更好地运转和管理业务，并使大量资料在企业内部更好地流通。实时的资料分析可以帮助公司更快地制定决策并提高服务质量。例如，美国一家银行採用了这样一个科技环境来更有效地管理持续大量增长的客户信息，将分析运行速度提高了几个小时，更快地得到分析结果并及时向客户反馈。

第二步，充分利用分析工具

（1）商业智慧和资料可视化

商业智慧的核心就是将资料分析融入公司运营中来优化的决策制定并提高业绩。商业智慧通过合适的资料，时机和媒介（例如手机，电脑等），用直观明了的可视化方式（例如热点图，图表等）向公司决策者展示他们需要的分析结果，帮助他们更好地理解资料分析结果并进一步优化决策分析。例如，一个金融服务公司利用商业智慧和资料可视化来比较不同的风险投资组合。他们分析了关键资料并以可视化方式展示了分析结果，成功地找出美国哪些地区有较高拖债率，按照贷款人、贷款目的和贷款渠道等因素更準确地制定资金份额，以及及时有效审查银行贷款投资组合。同时，用户可以对分析结果进行交互操作并按需查询资料，例如选择不同的日期，信用等级，比较贷方和贷款方式等。利用互动式商业智慧的灵活性和资料探索能力以及可视化方式，决策者可以制定更準确有效地制定策略。目前不少商业智慧工具可以免费下载使用，比如FineReport报表与 BI商业智慧软体，可以先下载使用之后再做决定选择哪一款。

（2）资料挖掘

利用资料挖掘技术，公司可以更好地探索出原本不是很明显的资料变化趋势，以此来优化商业决策。例如，一个能源公司通过资料挖掘预测了哪些管道有更大的破裂风险，并根据分析结果来优化资源进行管道维护。

（3）资料分析应用程序

利用资料分析应用程序可以让公司管理者直接有效地进行资料分析，帮助他们更好地按照资料分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要－从市场部到财务部，从公司管理层到中层。例如，一个货物储存经理可以利用资料分析软体优化存货清单，一个市场总监也可以利用分析软体决定公司的全球市场运营。

（4）机器学习和认知运算

机器学习能够去除资料建模中的人员影响因素，更直观地预测客户行为和企业业绩。通过大量的资料和强大的运行能力，智能软体可以结合资料科学和认知科技帮助机器作出更好的决定。例如，一个零售商利用不同销售渠道（例如手机、商店、网路等）获得的实时资料进行机器学习，完善了针对不同用户的推荐服务，有效地提高了业绩。

第三步，认识到每个公司利用资料分析制定决策的道路都是独特的

商务目的，科技，资料形式，资料来源等很多因素都会影响资料分析，这些因素也在随时间不断变化。比如其中一个非常重要的影响因素就是企业文化：这个公司是保守风格还是喜欢风险呢？这个公司是否已经有足够的资料和分析方法，还是才刚刚尝试第一个资料分析项目？每一个公司都拥有不同的企业文化和科技特徵，因此其资料探索道路也是独特的。通常，公司可以按照不同的商业问题的本质採用两种方法。第一个，如果商业问题很明确而且有已经存在的解决方法（例如，针对市场营销的用户分割和偏好模型），公司可以从已有的结果出发（例如，针对已有顾客的交叉销售），採用以假验为基础的方法，用对照组测试结果，然后再进一步将分析结果应用到更大的顾客群中。第二个，如果商业问题很明确，但是没有已知的应对方法，那幺公司可以採用一些资料挖掘的方法，从资料中寻找规律以及因素之间的关联性。例如，一个银行利用资料挖掘方法发现用户填写网上表格的速度和诈骗行为有很高的关联性。当商业问题较多时，公司首先应该关注解决哪个问题能给公司带来最大的价值，然后按照已有的知识来选择是假验法还是挖掘法。

以资料分析结果为导向的运营思路可以帮助公司决策者优化决定，但是过犹不及，纷繁複杂的资料分析也许也会扰乱决策制定。有时候，去繁就简，才能更好地利用资料，看清海量资料背后隐藏的商业秘密。

分享自：数据工匠
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